认识达内从这里开始

大数据技术随着互联网的不断发展而被越来越多的企业引入到不同行业应用之中，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，大数据技术应用与数据经济分析。

数据与数据经济

数据

数据是通过观察得出的结果或信息，比如测量室外温度、计算汽车的地理位置或记录用户与应用的交互情况。原始数据本身既不具有特殊价值也不可靠，而是需要用其他数据对其进行解读或确认，以确保数据的真实性和有效性。

元数据

元数据是“关于数据的数据”。元数据中主要包含数据的基本信息，目的是大幅降低追踪和处理信息的难度。举个例子，某个消息的发送时间、某一温度数值的地理位置或某次电话沟通的时长，这些全都是元数据。其目的是为数据建立索引并赋予意义。

数据清洗

除此之外，重要的应用需要保障数据可靠性，因此需要对其进行处理和清洗。这个清洗过程包括去除异常值、发现错误并剔除不相关的信息。比如，将目前温度与历史温度进行比较，以甄别并剔除异常值。

数据经济

在数据经济中，各种类型的数据都会被搜集、提炼和交换，并产生有价值的洞察。这些洞察会产生大的社会效益，比如在共享医疗数据库中储存临床研究数据，以便大家更好地了解新医疗趋势;或私营企业追踪内部运营流程，以甄别并改善效率低下问题。

随着数据经济的不断发展，自动化程度也在不断上升。数据可以直接触发经济行为，而无须人为干预。举个例子，应用的算法规定只要满足三个条件，就会自动支付货款，这三个条件分别是：1)货物送达(GPS数据);2)货物品相完好(物联网数据);3)货物已清关(webAPI)。

数据生产

数据是某一流程或事件的副产品，数据的产生需要输入(即行为)、数据的记录需要提取(即测量)、而为数据赋予意义则需要聚合(即分析)。由于数据的输入、提取和聚合技术存在一定限制门槛，因此数据并不能做到“人人平等”，数据质量也是参差不齐的。

以下是获取新数据和原始数据的常见方式：

表格(手动输入的数据)：用户填写公开和私人表格(比如回答问卷调查、签署文档或在社交平台发言)，手动输入的数据。

应用/网站(经过用户同意的数据)：在用户同意应用或网站的条款和协议后获取的数据。用户通常在同意这些条款和协议后，就会授权网站或应用追踪某些数据，比如APP中的操作、浏览习惯或甚至是性别和年龄等个人信息。

物联网(实时监测的数据)：安装了传感器和执行器的设备捕捉到的数据。并通过智能手机、智能家居、可穿戴式设备、射频识别装置等各种互联网设备传输数据。

自有流程/个人经验(由内部或个人拥有的数据)：企业由于拥有专利或市场领导地位而掌控了某一业务流程，从而获取到的数据;抑或是在个人独特的经验中产生的数据。

研究和分析(聚合并诠释数据)：搜集来自现有数据集的数据，并对数据进行分析，包括与历史数据进行交叉对比、对其他数据集进行交叉参考以及采用新的过滤和计算方法等。另外还有数据分销商，他们从数据聚合商或企业大量收购数据，然后转卖给终端用户。数据分销商虽然以更高的价格将数据转卖出去，但是他们在转卖之前会按照用户的需求将数据处理成适合的结构或格式。

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